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AI数字人系统EasyEdit2：浙江大学团队开发的实时LLM编辑导向框架
EasyEdit2是什么？
EasyEdit2是浙江大学团队开发的易于使用的LLM编辑导向框架，与 EasyEdit 不同，它能在推理时实时导向大语言模型，通过可插拔导向向量实现测试时控制、无需训练，具备可调节性和可组合性，可应用于安全、情感、个性等多种场景。其架构包含数据集、方法、向量库和评估模块四个核心组件，使用时按准备训练数据、生成导向向量、应用到模型、验证结果四个步骤操作。
功能特点
实时控制：EasyEdit2 通过可插拔的操控向量，在模型推理阶段实现实时、无需训练的控制。
即插即用：用户无需修改模型权重，即可无缝应用或移除操控方法。
易用性：用户无需深厚技术背景，仅需一个示例，即可有效引导和调整模型响应。
可调节性与组合性：用户可以精确调整干预强度和方向，并结合多种操控技术，实现细粒度控制。
多样化应用场景：支持多种测试时干预功能，涵盖安全性、情感倾向、个性特征、推理模式、事实准确性及语言特性等方面。
核心模块
操控向量生成器（Steering Vector Generator）：自动生成操控向量，用于影响模型行为。
操控向量应用器（Steering Vector Applier）：将生成的操控向量应用到模型中，以实现对模型行为的调整。
应用场景
安全性：抵御越狱攻击、减少社会偏见、降低隐私泄露风险。
情感倾向：控制模型输出的情感从消极转向积极。
个性特征：定制模型的个性。
推理模式：干预推理过程，防止过度思考。
事实准确性：更新模型知识，保持其知识的时效性。
语言特性：定制语言风格以满足特定需求。
使用方法
准备训练数据，如定义训练数据集和生成数据集。
使用BaseVectorGenerator生成导向向量。
通过BaseVectorApplier将向量应用到模型，并生成导向后的输出。
验证导向后的模型输出结果，使用完后可重置模型。
常见问题
问：EasyEdit2 与 EasyEdit 的主要区别是什么？
答：EasyEdit 通过更新内部参数或引入额外参数实现知识编辑，而 EasyEdit2 能在推理时实时导向大语言模型，且无需重新训练，通过可插拔导向向量实现多种控制功能。
问：EasyEdit2 如何实现对大语言模型的多场景应用？
答：EasyEdit2 利用其可调节性和可组合性，通过控制干预强度和组合多种导向技术，针对不同场景需求对模型进行调整。例如在安全场景加强安全性，在情感场景调整模型情感等。
问：EasyEdit2 使用过程中涉及哪些核心类和配置文件？
答：使用过程中涉及BaseVectorGenerator和BaseVectorApplier这两个核心类，分别用于生成导向向量和应用向量；还涉及配置文件，如使用OmegaConf.load('./hparams/Steer/config.yaml')加载配置。
相关链接
项目主页：https://zjunlp.github.io/project/EasyEdit2
GitHub仓库：https://github.com/zjunlp/EasyEdit
arXiv：https://arxiv.org/abs/2504.15133
Hugging Face：https://huggingface.co/papers/2504.15133
